17、基于LSTM的婴儿名字生成实践

基于LSTM的婴儿名字生成实践

1. 引言

在文本生成领域，深度神经网络（deep neural network）并不适用于某些需要长期记忆来存储序列及其后续字符的应用。而长短期记忆网络（LSTM）则能很好地解决这一问题。本文将详细介绍如何使用LSTM进行文本生成，特别是生成婴儿名字的实践过程。

2. 文本生成原理

2.1 推理过程

训练完成后，我们可以使用模型生成新的文本。推理过程与训练过程类似，具体步骤如下：
1. 选择一个预定义序列作为种子。例如，定义一个窗口大小为25个字符（推理时的窗口大小不一定要与训练时相同）。
2. 根据给定的25个字符序列，让模型预测第26个字符，并将预测结果存储为预测文本的一部分。
3. 将窗口向右移动一个字符，把预测的字符作为新序列的第25个字符。
4. 对于新创建的序列，再次让模型预测下一个字符，将新的预测结果添加到下一个序列中，以此类推。

如果模型对序列学习得足够好，就能生成有意义的文本。

2.2 模型定义

训练使用的网络模型主要由多个LSTM层组成，每个LSTM层包含大量节点。节点数量越多，模型的长期记忆能力越强，但需要训练的权重也越多。通过增加LSTM层的数量可以使网络更深，从而更好地学习复杂数据。

每个LSTM层的“return_sequences”参数设置为True，以便将其输出连接到下一个LSTM层。最后一个LSTM层的该参数设置为False，其输出将被输入到一个全连接层（Dense layer），用于根据每个可能字符的概率得分进行字符分类，这里使用softmax函数。